投稿者 global-ai-media 
ユーザーの情報探索行動が従来の検索エンジンからChatGPTやGeminiなどの生成AIへとシフトしつつある現在、企業は自社ブランドがAIによって「どのように語られているか」を把握する必要に迫られています。本記事では、新たな概念である「AI検索の可視化（AI Search Visibility）」について、技術的な背景と日本企業が意識すべきガバナンスの観点から解説します。
従来のSEOとは異なる、「AI検索」という新たな顧客接点
これまで、企業のデジタルマーケティングや情報発信戦略において、SEO（検索エンジン最適化）は中心的な役割を果たしてきました。しかし、ChatGPT、Gemini、Claude、そしてPerplexityのような「回答エンジン」としてのAI利用が急増したことで、パラダイムシフトが起きています。
従来の検索エンジンが「リンクの一覧」を提示し、ユーザーに情報の取捨選択を委ねていたのに対し、生成AIは複数のソースを統合し、一つの「答え」を直接生成します。これは、ユーザーにとっては利便性の向上を意味しますが、企業にとっては「自社のWebサイトに訪問される前に、AIが勝手に自社製品やサービスについて解説してしまう」という状況を生み出しています。
「AI検索の可視化」とは何か
こうした背景から、海外を中心に注目を集めているのが「AI Search Visibility Trackers（AI検索可視化ツール）」と呼ばれるソリューション群です。これらは、主要なLLM（大規模言語モデル）やAI検索エンジンにおいて、特定のブランドやキーワードが入力された際に、自社が推奨されているか、どのような文脈で言及されているかをモニタリングするものです。
ここでの重要な指標は、検索順位（ランク）だけではありません。以下の3点が重視されます。
- Share of Voice（言及シェア）： 競合と比較して、自社がどれだけ回答に含まれているか。
- Sentiment（感情分析）： AIが自社を好意的に紹介しているか、批判的か。
- Accuracy（正確性）： ハルシネーション（もっともらしい嘘）によって、誤った製品スペックや価格が提示されていないか。
日本企業が直面する課題：不確実性とブランド毀損リスク
日本国内においても、若年層やエンジニア層を中心に、Google検索の代わりにLLMに質問を投げるケースが増えています。しかし、日本企業がここに対応する上では、技術的および組織的な課題が存在します。
まず、LLMは「確率的」なシステムであるという点です。Googleのアルゴリズムもある程度の変動はありますが、LLMの出力はユーザーのプロンプト（指示文）のニュアンスや、モデルのバージョンアップによって劇的に変化します。従来のSEOのような「正解」が見えにくいブラックボックス性が高いのです。
次に、日本の商習慣で特に重視される「信頼性」の問題です。もしAIが自社サービスについて「重大な欠陥がある」と誤った回答を生成した場合、それが事実無根であってもブランド毀損（レピュテーションリスク）に直結します。欧米以上に品質や正確さを重視する日本市場において、AIによる誤情報の拡散は、法務や広報部門を巻き込んだガバナンス上の重要課題となり得ます。
GEO（生成エンジン最適化）への現実的なアプローチ
SEOに対し、AI検索への対策は「GEO（Generative Engine Optimization）」と呼ばれ始めています。しかし、現時点でハック的な手法（小手先のテクニック）に走ることは推奨されません。LLMはインターネット上の良質なテキストデータを学習するため、日本企業が取るべき現実的なアプローチは以下の通りです。
第一に、公式サイトの構造化データや一次情報を充実させることです。AIが正確な情報を学習しやすいよう、曖昧な表現を避け、ファクトベースの情報を整理して公開することが、結果としてAI回答の精度向上につながります。
第二に、モニタリングの開始です。対策を打つ前に、現状のChatGPTやGeminiが自社をどう認識しているかを知る必要があります。これには手動での確認も有効ですが、将来的には前述のような可視化ツールの導入も検討に入ってくるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
AI検索の台頭は、単なる集客チャネルの変化にとどまらず、企業の「情報ガバナンス」の在り方を問うています。意思決定者および実務担当者は以下の点を意識して対策を進めるべきです。
- 現状把握の徹底： まずは主要なAIモデルで自社名や製品名を検索し、どのように回答されるか（誤情報がないか）を定期的に監査するプロセスを広報・マーケティング業務に組み込む。
- 「量」から「質・権威性」への転換： SEO目的の質の低いコンテンツ量産は、AI時代には逆効果になる可能性がある。LLMが「信頼できるソース」として引用したくなるような、専門性が高く、一次情報に基づいたコンテンツ発信にリソースを集中する。
- リスク対応フローの策定： AIによる深刻な誤情報（ハルシネーション）が発見された場合、プロバイダー（OpenAIやGoogle等）へのフィードバック機能の活用や、公式サイトでの訂正告知など、有事の際のアクションプランを策定しておく。